Pemanfaatan Data Science di Ranah Healthcare Technology

Saat ini masih sering terdengar pro dan kontra tentang pemanfaatan data science di bidang kesehatan. Sebagian orang beranggapan bahwa healthcare technology yang memanfaatkan data science atau machine learning bukan memberikan solusi tapi malah berpotensi menimbulkan permasalahan baru. Dari mulai penyalahgunaan data pasien hingga dokter atau perawat yang kelak akan tergantikan oleh mesin.

Dalam buku berjudul Industries of the Future, Alec Ross menyebutkan terdapat 174 kasus cedera dan 71 kematian yang melibatkan pembedahan robotik. Angka tersebut didapatkannya dari sebuah laporan dalam The Journal for Healthcare Quality.

5 Contoh Pemanfaatan Data Science di Ranah Healthcare Technology

Namun, penggunaan data Science di ranah healthcare technology juga rupanya memberikan dampak positif. Seperti membantu pencegahan dini terhadap berbagai penyakit, bisa memberikan data pasien yang lebih akurat, bahkan hingg mendeteksi risiko fraud asuransi kesehatan. Untuk lebih lengkapnya, berikut beberapa contoh pemanfaatan data science di ranah healthcare technology.

1. Prediksi Penyebaran Flu

Data science bisa dimanfaatkan dalam healthcare technology seperti yang telah dilakukan oleh Jeffrey Shaman, Associate Professor di bidang ilmu kesehatan lingkungan di Mailman School of Public Health, Columbia University, menemukan sebuah cara untuk memprediksi penyebaran influenza menggunakan analisis big data.

Dalam beberapa tahun terakhir, Shaman mengembangkan sebuah sistem yang dapat memperkirakan waktu dan wilayah yang rentan penyebaran flu. Shaman menganalisis berbagai data dalam proses analisis tersebut, di antaranya membandingkan kejadian flu dengan ragam kondisi yang memungkinkan terjadinya penyebaran virus influenza.

Contoh hasil penelitian Shaman di antaranya, ada 60 persen peluang bahwa musim flu di sebuah area akan mencapai puncaknya dalam waktu 5 minggu. Selain itu, kelembapan udara ternyata merupakan satu dari sekian banyak faktor krusial dalam penyebaran influenza.

2. Mendeteksi dan penanggulangan Endometriosis

Noémie Elhadad, juga memanfaatkan data science untuk healthcare technology seorang Associate Professor untuk bidang Biomedical Informatics di Columbia University meluncurkan sebuah proyek crowdsourcing bernama Citizen Endo sekitar tahun 2016.

Proyek tersebut diluncurkan untuk melakukan peneliatian lebih jauh tentang penyakit Endometriosis. Salah satu caranya adalah dengan mengembangkan Phendo, sebuah aplikasi mobile yang digunakan untuk membantu peneliti dalam memantau dan memahami Endometriosis.

Hampir 3000 pasien endometriosis yang tersebar di 65 negara telah menggunakan aplikasi tersebut setiap harinya. Mereka mendokumentasikan berbagai hal, seperti rasa sakit di sekitar rahim, tingkat energi, mood, diet, aktivitas fisik, dan lain sebagainya.

Data-data tersebut kemudian akan tersimpan di komputer laboratorium tempat Elhadad dan tim penelitinya mengenalisis seperti apa perkembangan penyakit tersebut dan reaksinya pada beragam penderita.

3. Inovasi pengobatan kanker

Andrea Califano, Founding Director dan Chair Department of Systems Biology di Columbia University melakukan pengamatan terhadap penyakit kanker dengan cara yang berbeda. Jika biasanya peneliti memfokuskan riset pada mutasi gen yang tidak wajar, Califano berusaha untuk mencari tahu bagaimana puluhan ribu protein yang bekerja di dalam sel tersebut tiba-tiba dapat melakukan pembelahan sel yang tidak terkendali.

Untuk melakukan hal tersebut, Califano membangun model matematika yang rumit agar dapat mengolah dan mendokumentasikan data aktivitas sel tersebut.

Dari hasil penelitian Califano, pengobatan untuk kanker bisa dimodifikasi sesuai dengan susunan protein dari sel kanker tersebut. Teknologi diagnosis Califano sudah digunakan untuk beberapa kasus dengan kondisi pasien yang sudah berada di stadium akhir.

Pengobatan berdasarkan hasil penelitian tersebut terbukti dapat menambah lama masa hidup pasien sepanjang enam bulan atau lebih, dan uji klinis tersebut sudah disetujui oleh Badan Pengawas Obat dan Makanan Amerika Serikat (FDA).

4. Enable Talk Gloves

Pada tahun 2012 sekelompok mahasiswa asal Ukraina menciptakan sebuah sarung tangan bernama Enable Talk. Enable Talk adalah sepasang sarung tangan yang mencakup mikrokontroler, 15 sensor fleksibel, akselerometer, giroskop, dan kompas untuk menentukan posisi sarung tangan, modul Bluetooth untuk transmisi data dari sarung tangan ke perangkat seluler, dan USB -port untuk sinkronisasi dengan PC dan untuk mengisi daya baterai Li-ion yang menyediakan daya. Sarung tangan tersebut memiliki panel surya untuk memberikan interval yang lebih lama saat pengisian daya dan fitur ini tentu sangat baik untuk lingkungan.

Pada dasarnya Enable Talk adalah sistem yang terdiri dari dua bagian – bagian perangkat keras (sarung tangan realitas virtual) dan bagian perangkat lunak, yang dikembangkan di bawah Windows. Perangkat lunak menerima input informasi dari sensor sarung tangan dan mengubah data yang dihasilkan menjadi gelombang suara, yang nantinya dapat mendeteksi bahasa isyarat dan menkonversinya menjadi teks di smartphone. Interaksi antara sarung tangan dan perangkat seluler bekerja dengan teknologi Bluetooth.

5. Robot VGo

Christian, salah satu siswa di Greenleaf Elementary School, Texas, didiagnosis menderita lymphoblastic leukemia akut saat usianya 12 tahun. Karena sistem kekebalan tubuhnya yang lemah dan perawatan kemoterapi yang harus dijalaninya, Christian kesulitan untuk hadir di kelas.

Sebuah perusahaan yang terletak di New Hampshire kemudian memberikan bantuan robot yang bernama VGo. VGo memiliki kamera yang terhubung dengan komputer yang dimiliki Christian di rumahnya. Jadi, VGo akan hadir di kelas dan “mewakili” Christian yang mengikuti kelas dari komputernya di rumah.

Apa yang Perlu Anda Kuasai di Bidang Healthcare Technology?

Apakah Anda tertarik untuk menciptakan inovasi di bidang healthcare technology seperti beberapa temuan di atas? Berikut beberapa skill yang perlu Anda miliki, beserta beberapa contoh kasus yang dapat Anda selesaikan dengan data science di bidang healthcare technology.

• Dimensionality Reduction,

Studi kasus: Data Preprocessing.

• Supervised Machine Learning (Classification dan Regression)

Studi kasus: klasifikasi pasien, prediksi angka seperti lama masa pengobatan, dan jumlah tenaga medis yang diperlukan dalam suatu shift kerja.

• Time Series Analysis

Studi kasus: manajemen rumah sakit dan prediksi perkembangan di sektor kesehatan tertentu.

• Natural Language Processing (NLP)

Studi kasus: prediksi timbulnya penyakit, prakiraan komplikasi penyakit, meningkatkan kualitas dan integritas rekam medis, proses klaim asuransi, dan analisis feedback dari pasien.

• Medical Coding Classification System, s

Studi kasus: analisis rekam media pasien, proses billing dan reimbursement, analisis tingkat kematian dan kerentanan terhadap penyakit.

• Healthcare Database,

Studi kasus: prediksi kesehatan umum, manajemen rumah sakit, penelitian dan pengembangan obat-obatan.

Kesimpulan

Healthcare data merevolusi cara layanan kesehatan diberikan. Ini memberikan hasil diagnosis kepada pasien dengan lebih baik dan lebih cepat. Selain itu, dapat membantu dokter menghemat waktu dan biaya, yang berdampak langsung pada perawatan pasien. Data Science memiliki banyak aplikasi masa depan dalam perawatan kesehatan, mulai dari menganalisis hasil tes lab, membantu dokter merawat pasien dengan lebih efektif, memberikan wawasan baru tentang obat-obatan dan masih banyak lagi.

Terdapat beberapa skill data science yang perlu dikuasai untuk membuat inovasi di ranah kesehatan ini. Sudahkah Anda menguasai skill tersebut? Jika Anda tertarik untuk menguasainya, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang akan membantu Anda menjadi data scientist yang andal di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!